심센터 HEEDS 더 깊게 살펴 보기 (4)   이번 호에서는 심센터 HEEDS(Simcenter HEEDS)의 핵심 최적화 엔진인 SHERPA의 성능을 비약적으로 가속화시키는 AI 시뮬레이션 프레딕터(AI Simulation Predictor) 기술에 대해 자세히 살펴본다. 지난 호에서 다룬 SHERPA의 지능형 탐색 방식에 AI의 예측 통찰력을 결합하여, 어떻게 해석 시간의 병목을 해결하고 검색 효율을 극대화하는지 조명할 예정이다. 이를 통해 고비용 해석 모델에서도 실질적인 리드타임을 단축하고 더 우수한 설계안을 도출해 내는 원리를 알아보고자 한다.   ■ 연재순서 제1회 심센터 HEEDS 커넥트와 MBSE 방법론 제2회 심센터 X MDO의 새로운 HEEDS 제3회 심센터 HEEDS SHERPA의 최적 검색 원리 제4회 최적 검색 가속화를 위한 AI 프레딕터 제5회 심센터 HEEDS 2604 업데이트 제6회 모두를 위한 제너럴 포털과 맞춤 설정 제7회 특별한 워크플로 구성 및 자동화 제8회 다양한 매개변수를 위한 태깅 모드 제9회 복잡한 설정을 한번에, 오토메이션 스크립트 제10회 파이썬 스케줄러와 HEEDS 연동 제11회 심센터 HEEDS 2610 업데이트 제12회 데이터 분석을 위한 HEEDSPy API   ■ 이종학 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어에서 심센터 HEEDS를 비롯하여 통합 설루션을 활용한 프로세스 자동화와 데이터 분석, 최적화에 대한 설루션을 담당하고 있다. 근사최적화 기법 연구를 전공하고 다양한 산업군에서 15년간 유한요소해석과 최적화 분야의 기술지원과 컨설팅을 수행하였다. 홈페이지 | www.sw.siemens.com/ko-KR 링크드인 | www.linkedin.com/in/jonghaklee-odumokgol   최적화의 병목, 해석 시간과 비용의 문제 고충실도(High-Fidelity) 해석의 딜레마 현대 엔지니어링 설계의 정점은 전산유체역학(CFD)이나 비선형 구조해석과 같은 고성능 계산 과정을 필수로 한다. 이러한 고충실도 해석은 제품 성능을 가상 공간에서 정밀하게 모사할 수 있게 해 주지만, 치명적인 약점이 있다. 복잡한 모델의 경우 1회 해석에 수 시간에서 수 일이 소요되기도 하며, 수백 번의 반복 계산이 필요한 최적화 과정에서 이는 극복하기 어려운 시간적 병목(bottleneck)이 된다.   MDAO 과정에서 직면하는 실제 문제들 연재의 배경이 되는 다분야 설계 분석 및 최적화(MDAO : Multidisciplinary Design Analysis and Optimization) 환경에서는 다음과 같은 네 가지 핵심 문제에 직면한다. 시뮬레이션 시간 & 계산 비용 : 장기간의 CAE 실행은 컴퓨터 자원의 점유와 라이선스 비용 부담을 가중시킨다. 신뢰성 : 시간 제약으로 인해 충분한 설계안을 검토하지 못하면 결과의 신뢰성이 떨어진다. 지식의 재사용 : 이전 프로젝트의 방대한 시뮬레이션 데이터를 현재 최적화에 제대로 자산화하지 못하는 한계가 있다. 시프트 레프트(shift left) : 제품 개발 초기 단계에서 오류를 발견하지 못하면 이후 단계에서 대규모 수정 비용이 발생한다.   기존 대안 : 전통적 최적화 프로세스와 근사 모델의 한계 해석 시간을 줄이기 위해 전통적인 설계 공간 탐색(design space exploration) 과정에서는 반응표면법(RSM)이나 크리깅(kriging)과 같은 근사 모델(surrogate model)이 널리 사용되어 왔다. 하지만 이러한 전통적인 방식은 프로세스 측면에서의 번거로움과 기술적 모델 구축 측면에서의 한계를 동시에 안고 있다.   그림 1   첫째, 전문가 중심의 복잡한 다단계 프로세스로 인한 고충(pain points)이 크다. 목적 정의부터 모델 단순화, 알고리즘 선택 및 튜닝, 탐색 수행, 결과 해석으로 이어지는 과정은 매우 정교한 전문 지식을 요구하며 다음과 같은 문제를 일으킨다. 모델 단순화의 오류 가능성 : 변수 선별이나 응답면 모델을 수동으로 생성하는 과정은 오류가 개입되기 매우 쉽다.(too error-prone) 알고리즘 선택 및 튜닝의 고비용 구조 : 적절한 검색 알고리즘을 결정하기 위해 수많은 반복 시도가 필요하며, 파플레이션 크기나 변이율 등 세부 매개변수 설정에 고도의 전문성이 요구되어 시간과 비용이 많이 든다.(too costly & too difficult) 제한적인 혁신 : 이러한 난이도 탓에 최적화 기술이 일부 전문가에 의해 매우 한정적인 문제에만 적용되어, 결과적으로 설계 혁신의 폭이 좁아지는 결과를 초래한다. 둘째, 기술적으로 구축된 근사 모델 자체가 가진 결정적인 한계가 존재한다. 초기 데이터 확보의 높은 비용 : 신뢰할 수 있는 모델을 구축하기 위해서는 설계 공간 전체에 걸쳐 상당수의 초기 샘플 해석이 선행되어야 하며, 고성능 CAE 환경에서는 이 초기 샘플링 과정 자체가 막대한 병목이 된다. 정적 구조의 경직성 : 한 번 구축된 모델은 최적화가 진행되는 동안 설계 공간의 특성 변화나 새로운 유망 영역의 발견을 실시간으로 반영하여 스스로 업데이트되지 않는다. 전역적 경향성과 국부적 정밀도의 딜레마 : 전체적인 경향성은 파악하지만 최적해 주변의 미세한 비선형적 거동을 포착하는 데 한계가 있어, 최종 설계안이 실제 해석 결과와 괴리를 보이는 경우가 빈번하다.   그림 2   반면, 심센터 HEEDS는 이러한 복잡한 중간 단계를 ‘Automated Search’ 하나로 통합하여 엔지니어가 본연의 설계 업무인 목적 정의와 결과 분석에만 집중할 수 있는 환경을 제공한다. 이번 호에서 다룰 AI 프레딕터(AI Predictor)는 이 혁신적인 자동 탐색 과정을 한 단계 더 가속하여 기술적 한계를 극복하고 진정한 설계 디스커버리(discovery)를 실현하는 핵심 기술이다.   기술 혁신 : Boosting SHERPA의 정의와 전략적 가치 AI 시뮬레이션 프레딕터란 무엇인가? 심센터 HEEDS의 AI 시뮬레이션 프레딕터는 최적화 검색 과정을 가속시키는 퍼포먼스 부스터(Performance Booster)이다. 단순히 정해진 데이터를 학습하는 것을 넘어, SHERPA 검색 프레임워크 상단에서 작동하는 AI 오버레이(AI Overlay) 기술을 통해 실시간으로 데이터를 학습(on-the-fly)하여 해석이 필요한 위치(DOE)를 지능적으로 선별한다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

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매스웍스가 오는 4월 7일 서울 코엑스에서 ‘매트랩 엑스포 2026 코리아’를 개최한다. 올해로 22회를 맞이한 이번 행사는 매트랩(MATLAB) 및 시뮬링크(Simulink) 사용자들이 최신 기술 트렌드를 확인하고 실제 생산 환경의 활용 사례를 공유하는 기술 콘퍼런스다. 이번 행사는 엔지니어와 연구자 등 기술 리더를 위해 워크플로 개선과 설계 품질 향상을 위한 실용적인 인사이트를 제공한다. 5개 기술 트랙과 30개 이상의 세션으로 구성했으며, 인공지능(AI), 무선, 항공우주 기술을 다루는 마스터 클래스 세션을 통해 참석자의 전문성 향상을 지원한다.     기조연설은 매스웍스의 사미르 M. 프라부(Sameer M. Prabhu) 인더스트리 부문 이사가 맡는다. 프라부 이사는 ‘임베디드 인텔리전스 : 엔지니어링 설계에서 AI의 미래’를 주제로 발표한다. 그는 AI가 모델링, 시뮬레이션, 검증, 배포 등 엔지니어링 전반의 워크플로를 어떻게 변화시키는지 집중 조명할 예정이다. 또한 최신 매트랩과 시뮬링크의 기능을 소개하며, 개발 생산성을 높이는 AI 기반 엔지니어링 워크플로를 라이브 데모로 시연한다. 국내 주요 기업의 프로젝트 경험도 소개된다. 삼성전자, 현대자동차, LG에너지솔루션, HL만도 등은 전동화, 자율주행, 배터리 시스템, 차량 소프트웨어 개발 분야에서 매트랩과 시뮬링크를 활용해 복잡한 과제를 해결한 사례를 발표한다. 한국전자통신연구원(ETRI) 이문식 본부장은 고객 기조연설을 통해 6G 위성 통신 기술 트렌드와 차세대 무선 시스템 전망을 제시한다. 기술 파트너사들과의 협력 체계도 눈여겨볼 대목이다. 퀄컴, 벡터코리아, 이노엑스, PTC, NI, 벡호프, UL솔루션즈 등은 ▲AI 기반 개발 워크플로 ▲배터리 및 전동화 시스템용 예측 모델링 ▲자율주행 분산 시뮬레이션 ▲디지털 트윈 기반 무선 네트워크 검증 등의 주제로 전시 공간에서 통합 설루션을 선보인다. 행사에서는 산학 협력의 성과도 공유한다. 서울대학교와 한양대학교 등 8개 주요 대학의 학술 포스터 세션이 열리며, 한양대 RACE 팀이 제작한 포뮬러 스튜던트(Formula Student) 전기 경주차도 현장에 전시된다. 매스웍스코리아의 박주일 사장은 “이번 행사는 AI가 현대 엔지니어링의 핵심으로 자리 잡는 흐름 속에서 엔지니어를 지원하기 위한 매스웍스의 노력을 보여주는 자리”라면서, “AI 기반 엔지니어링과 모델 기반 설계가 조직의 혁신 속도를 높이고 기술적 과제를 해결하는 데 기여하는 과정을 확인할 수 있을 것”이라고 밝혔다.

심센터 HEEDS 더 깊게 살펴 보기 (3)   이번 호에서는 심센터 HEEDS(Simcenter HEEDS)의 핵심 최적화 엔진인 SHERPA Search Framework에 대해 자세히 살펴본다. 기존의 전통적인 최적화 알고리즘과 비교 분석하여, SHERPA(셰르파)만이 가지는 차별화된 탐색 방식과 뛰어난 성능을 조명할 예정이다. 이를 통해 복잡한 설계 공간에서 사용자의 개입을 최소화하고 가장 효율적으로 최적해를 도출해 내는 원리를 알아보고자 한다.   ■ 연재순서 제1회 심센터 HEEDS 커넥트와 MBSE 방법론 제2회 심센터 X MDO의 새로운 HEEDS 제3회 심센터 HEEDS SHERPA의 최적 검색 원리 제4회 최적 검색 가속화를 위한 AI 프레딕터 제5회 심센터 HEEDS 2604 업데이트 제6회 모두를 위한 제너럴 포털과 맞춤 설정 제7회 특별한 워크플로 구성 및 자동화 제8회 다양한 매개변수를 위한 태깅 모드 제9회 복잡한 설정을 한번에, 오토메이션 스크립트 제10회 파이썬 스케줄러와 HEEDS 연동 제11회 심센터 HEEDS 2610 업데이트 제12회 데이터 분석을 위한 HEEDSPy API   ■ 이종학 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어에서 심센터 HEEDS를 비롯하여 통합 설루션을 활용한 프로세스 자동화와 데이터 분석, 최적화에 대한 설루션을 담당하고 있다. 근사최적화 기법 연구를 전공하고 다양한 산업군에서 15년간 유한요소해석과 최적화 분야의 기술지원과 컨설팅을 수행하였다. 홈페이지 | www.sw.siemens.com/ko-KR 링크드인 | www.linkedin.com/in/jonghaklee-odumokgol   최적화의 난제와 ‘No Free Lunch’ 이론 엔지니어링 최적화의 현실 현대의 엔지니어링 환경에서 ‘최적화(optimization)’는 선택이 아닌 필수가 되었다. 제품의 경량화, 성능 향상, 비용 절감이라는 상충되는 목표를 동시에 만족시켜야 하기 때문이다. 그러나 설계 변수가 증가함에 따라 설계 공간(design space)은 기하급수적으로 복잡해진다. 비선형성(non-linearity), 다봉성(multimodality), 그리고 수치적 노이즈(noise)가 뒤섞인 예측 불가능한 지형에서 최적해를 찾는 것은 매우 도전적인 과제이다. 엔지니어에게 중요한 것은 이론적으로 완벽한 ‘절대 최적해’를 찾는 것보다, 제한된 시간과 비용 내에서 ‘실현 가능한 더 나은 해(feasible better design)’를 발견하는 것이다.   No Free Lunch Theorem(NFL)의 시사점 최적화 이론에는 ‘공짜 점심은 없다(No Free Lunch Theorem)’라는 유명한 정리가 존재한다. 이는 ‘모든 종류의 문제에 대해 평균적으로 우수한 성능을 보이는 단일 최적화 알고리즘은 존재하지 않는다’는 것을 의미한다. 즉, 특정 문제(예 : 매끄러운 단봉형 함수)에 뛰어난 성능을 보이는 알고리즘이라도, 다른 문제(예 : 복잡한 다봉형 함수)에서는 성능이 현저히 떨어질 수 있다.   그림 1   그림 2   이 이론은 엔지니어에게 큰 부담을 안겨준다. 최적화 문제를 풀기 위해 엔지니어는 자신의 문제 특성을 정확히 파악해야 하며, 이에 적합한 알고리즘을 선정하고, 수많은 파라미터를 튜닝해야 하는 ‘최적화를 위한 최적화’ 과정에 매몰된다.   전통적 최적화 기법의 한계와 파라미터 튜닝의 딜레마 전통적인 최적화 기법들은 각자의 영역에서 훌륭한 성능을 발휘하지만, 비전문가가 다루기에는 ‘튜닝의 어려움(tuning difficulty)’이라는 명확한 진입장벽이 존재한다. <그림 3>과 같이 심센터 HEEDS(히즈)에서 제공하는 전통적인 최적화 기법의 설정 환경을 기반으로 설명하겠다.   그림 3   2차 계획법 2차 계획법(Quadratic Programming : QP)은 목적함수를 2차 함수로 근사하여 최적해를 탐색하는 구배(gradient) 기반 기법이다. 매끄러운 함수에서는 빠른 수렴 속도를 보이지만, 실제 엔지니어링 문제에서는 다음과 같은 튜닝의 어려움과 한계가 있다.   그림 4   튜닝의 복잡성 : 사용자는 ‘Maximum outer iterations(전체 반복 횟수)’, ‘Maximum line search iterations(탐색 방향 결정 후 반복 횟수)’, ‘Gradient step size(미소 변위량)’ 등을 직접 설정해야 한다. 특히 스텝 크기(step size)가 너무 작으면 노이즈에 민감해지고, 너무 크면 정확도가 떨어지는 딜레마가 있다. 조기 종료(Early Termination) 문제 : 예를 들어 최대 반복 횟수를 50회로 설정했더라도, 탐색 도중 국부 최적해(local optima)에 갇혀 기울기가 0에 가까워지면 알고리즘은 20~25회 만에 탐색을 종료해 버린다. 이는 전역 최적해를 찾지 못했음에도 불구하고 해석 기회를 스스로 포기하는 결과를 낳는다.   다중 시작 국부 탐색 다중 시작 국부 탐색(Multi-Start Local Search : MS)은 이러한 국부 탐색의 한계를 극복하기 위해, 여러 초기점에서 국부 탐색을 수행하여 전역해를 찾으려는 시도이다. 그러나 이 역시 사용자의 파라미터 설정 능력에 크게 의존한다.   그림 5   총 해석 횟수 계산의 번거로움 : SHERPA와 달리 총 해석 횟수(evaluation)를 직접 입력하는 것이 아니라, ‘Number of Starts(시작점 개수)’와 ‘Evaluations per Start(각 탐색별 반복 횟수)’를 곱하여 계산해야 한다. 200회 설정의 함정 : 만약 사용자가 총 200회의 해석 예산(evaluation budget)을 가지고 ‘Max Evaluations’를 200으로 설정하더라도, 기본값인 ‘Number of cycles(Starts)’를 100으로 둔다면 치명적인 문제가 발생한다. 각 시작점(cycle)에서 평균 2회(200/100)밖에 탐색하지 못하기 때문이다. 이는 수렴은커녕 수박 겉핥기식 탐색(shallow search)에 그치게 된다. 제대로 된 탐색을 위해서는 사용자가 사이클을 4~5회(각 40~50회 탐색) 수준으로 직접 대폭 줄여야 하는 번거로움이 있다.   전역 탐색 및 메타 휴리스틱 유전 알고리즘(GA)이나 입자 군집 최적화(PSO), 시뮬레이티드 어닐링(SA)과 같은 전역 탐색(global search) 기법은 국부해 탈출 능력은 뛰어나지만, 파라미터 설정의 난이도는 더욱 높다.     ■ 기사 상세 내용은 PDF로 제공됩니다.

심센터 HEEDS 더 깊게 살펴 보기 (2)   이번 호에서는 유연한 SaaS(서비스형 소프트웨어) 기반의 다중 도메인 엔지니어링 시뮬레이션 제품으로 새롭게 출시된 심센터 X 어드밴스드(Simcenter X Advanced)와 히즈(HEEDS)에서 새로워진 부분에 대해서 살펴본다. 이 클라우드 기반 설루션은 모든 과제를 해결하고 성능 엔지니어링의 힘을 발휘할 수 있도록 지원한다. ■ 연재순서 제1회 심센터 HEEDS 커넥트와 MBSE 방법론 제2회 심센터 X MDO의 새로운 HEEDS 제3회 심센터 HEEDS SHERPA의 최적 검색 원리 제4회 최적 검색 가속화를 위한 AI 프레딕터 제5회 심센터 HEEDS 2604 업데이트 제6회 모두를 위한 제너럴 포털과 맞춤 설정 제7회 특별한 워크플로 구성 및 자동화 제8회 다양한 매개변수를 위한 태깅 모드 제9회 복잡한 설정을 한번에, 오토메이션 스크립트 제10회 파이썬 스케줄러와 HEEDS 연동 제11회 심센터 HEEDS 2610 업데이트 제12회 데이터 분석을 위한 HEEDSPy API   ■ 이종학 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어에서 심센터 HEEDS를 비롯하여 통합 설루션을 활용한 프로세스 자동화와 데이터 분석, 최적화에 대한 설루션을 담당하고 있다. 근사최적화 기법 연구를 전공하고 다양한 산업군에서 15년간 유한요소해석과 최적화 분야의 기술지원과 컨설팅을 수행하였다. 홈페이지 | www.sw.siemens.com/ko-KR 링크드인 | www.linkedin.com/in/jonghaklee-odumokgol   효율적인 엔지니어링 시뮬레이션 소프트웨어 활용의 필요성 엔지니어링 시뮬레이션은 제품 개발을 간소화하고 제품을 더 빠르고 비용 효율적으로 시장에 출시하는 효율적인 방법을 제공한다. 그러나 다음과 같은 수많은 과제로 인해 시뮬레이션 소프트웨어 투자 효과를 극대화하지 못할 수 있다.   그림 1   라이선스 활용도 저하 : 데스크톱 소프트웨어에 대한 IT 지출의 활용도 저하나 낭비는 상당한 비용 요인이다. 이는 항상 가동 가능한 접근성과 유연한 사용을 위한 라이선싱 모델을 보장하는 배포 방법이 필요함을 의미한다. 시뮬레이션 비즈니스 사례 변화 : 오늘날 시뮬레이션의 핵심 가치 창출 요소는 시장 출시 기간 단축이다. 이는 시뮬레이션 프로세스 체인의 모든 요소를 가속화하여 시뮬레이션 처리량을 극대화해야 함을 의미한다. 복잡성의 폭발적 증가 : 하이테크 기업 관계자들은 제품 복잡성을 주요 과제로 꼽는다. 이러한 제품 복잡성은 엔지니어링 분야 간 장벽을 허물고 효과적이며 추적 가능한 협업을 촉진해야 할 필요성으로 이어진다. 이와 같은 이유로 엔지니어링 시뮬레이션 도구의 배포 및 활용 효율성을 극대화해야 한다. 이러한 경쟁력을 유지하려면 특히 다음과 같은 문제를 해결해야 한다. 배포, 라이선스 및 사용자 관리의 복잡성을 어떻게 줄일 수 있을까? 엔지니어링 시뮬레이션 소프트웨어의 최적 활용을 어떻게 보장할 수 있을까? 엔지니어의 생산성을 극대화하기 위해 시뮬레이션 도구를 어떻게 제공할 수 있을까? 복잡한 제품을 다루고 디지털 스레드의 힘을 발휘하기 위해 엔지니어링 부서 간 장벽을 어떻게 허물 수 있을까? 심센터 X 제품을 IT 담당자 입장에서 살펴 보면, 간단하고 유연하며 관리하기 쉬운 라이선싱 모델을 통해 IT 소유 비용을 절감하고 소프트웨어 라이선스를 최대한 활용할 수 있고, 중앙 집중식 관리 콘솔을 활용하여 통합 클라우드 권한 부여를 통해 시뮬레이션 소프트웨어 사용자를 신속하고 쉽게 온보딩함으로써 소프트웨어 배포를 간소화하고 효율화할 수 있다. 해석 엔지니어 또는 CAE 팀 책임자의 입장에서는 AI 기술과 다중 물리 해석 협업, 내장형 데이터 관리로 생산성을 높일 수 있고, 주요 엔지니어링 시뮬레이션 분야(예 : 전산 유체 역학, 기계, 시스템 시뮬레이션, 다학제 설계 분석 및 최적화) 전반에 걸쳐 온디맨드 기능을 간편하게 언제 어디서나 이용할 수 있다.   그림 2   심센터 X는 산업 소프트웨어의 대규모 생태계에 통합된 설루션으로서 지멘스의 개방형 디지털 비즈니스 플랫폼인 지멘스 엑셀러레이터(Siemens Xcelerator)의 핵심 구성 요소로, 고객의 디지털화 여정을 가속화하는 촉매제 역할을 담당한다. 동시에 지멘스는 클라우드와 SaaS가 미래의 보편적인 사용 환경으로 전환될 것으로 판단하여 지멘스의 모든 포트폴리오를 빠르게 클라우드로 이전하고 있다. 이미 심센터 X는 지멘스 엑셀러레이터 SaaS 생태계의 핵심 구성 요소로 자리매김하며, NX X, 팀센터 X(Teamcenter X) 등 다양한 DISW 제품군과 함께 제공될 예정이다. 이러한 전략적 통합은 지멘스의 포괄적인 디지털 스레드 비전을 실현하기 위한 것으로, 모든 제품군에 걸쳐 원활하고 일관된 사용자 경험과 IT 팀을 위한 효율적인 라이선스 관리를 보장한다.   모든 것을 위한 단일 플랫폼 : 심센터 X와 지멘스 엑셀러레이터의 중앙 집중식 클라우드 라이선싱 다양한 엔지니어링 소프트웨어에 대한 라이선스 관리는 IT 팀에게 상당한 도전과 노력을 요구한다. 라이선스 서버 구성은 복잡해지고, 온프레미스 라이선스 배포는 오랜 시간이 소요되며, ‘익명’ 사용자 프로필로 인한 사용자 관리가 어렵다. 이 모든 것은 IT 부담을 최소화하고 라이선스 활용도를 최적화함으로써 엔지니어링 시뮬레이션 소프트웨어의 투자 수익률(ROI)을 극대화하려는 목표 달성에 위험 요소가 된다. 좋은 소식은 심센터 X가 라이선스 관리를 간편하게 만든다는 점이다. 지멘스가 호스팅하고 소유하는 클라우드 기반 권한 부여 및 라이선스 관리 시스템을 통해, 심센터 X는 IT 관리자와 최종 사용자 모두에게 제품 사용 및 배포를 단순화시킬 수 있다. 새로운 라이선스를 기다리는 일은 이제 과거의 일이 되었다. 라이선스 관리자가 라이선스 파일을 생성, 검증 및 전송하는 번거로운 과정과 고객이 라이선스 서버를 설치 및 설정하는 과정은 이제 옛날 이야기다. IT 관리자가 지멘스 엑셀러레이터 어드민 콘솔(Siemens Xcelerator Admin Console)이라는 단일 통합 시스템을 통해 지멘스 엑셀러레이터 전반의 모든 제품을 관리할 수 있도록 한다. 라이선스의 사용도 특정 국가나 사무실에 국한된 것이 아니라, 전 세계 어디에서든 사용을 위해 할당할 수 있다. 더불어서 가격 책정 체계도 대폭 간소화되었다.   다분야 엔지니어링 시뮬레이션 및 설계 최적화를 간편하게 전산 유체 역학(CFD)부터 기계 및 시스템 시뮬레이션을 거쳐 다분야 설계 해석 및 최적화(MDAO)에 이르기까지, 심센터 X 어드밴스드는 엔지니어와 엔지니어링 팀이 다분야 시뮬레이션 및 최적화를 원활하게 설정하고 실행할 수 있도록 지원한다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

심센터 HEEDS 더 깊게 살펴 보기 (1)   이번 호부터 심센터 HEEDS(Simcenter HEEDS)를 더욱 깊이 이해하고, 실제 업무에서 그 가치를 극대화하여 설계 혁신을 가속화하고 심센터 HEEDS를 마스터하기 위한 핵심 인사이트를 살펴보고자 한다. 이번 호에서는 제품 개발을 담당하는 여러 팀이 AI 기반 최적화 워크플로를 원활하게 공유하고 제어하며 설계 탐색을 가속화하는 지능형 협업 플랫폼인 심센터 HEEDS 커넥트(Simcenter HEEDS Connect)를 살펴 본다.   ■ 연재순서 제1회 심센터 HEEDS 커넥트와 MBSE 방법론 제2회 심센터 X MDO의 새로운 HEEDS 제3회 심센터 HEEDS SHERPA의 최적 검색 원리 제4회 최적 검색 가속화를 위한 AI 프레딕터 제5회 심센터 HEEDS 2604 업데이트 제6회 모두를 위한 제너럴 포털과 맞춤 설정 제7회 특별한 워크플로 구성 및 자동화 제8회 다양한 매개변수를 위한 태깅 모드 제9회 복잡한 설정을 한번에, 오토메이션 스크립트 제10회 파이썬 스케줄러와 HEEDS 연동 제11회 심센터 HEEDS 2610 업데이트 제12회 데이터 분석을 위한 HEEDSPy API   ■ 이종학 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어에서 심센터 HEEDS를 비롯하여 통합 설루션을 활용한 프로세스 자동화와 데이터 분석, 최적화에 대한 설루션을 담당하고 있다. 근사최적화 기법 연구를 전공하고 다양한 산업군에서 15년간 유한요소해석과 최적화 분야의 기술지원과 컨설팅을 수행하였다. 홈페이지 | www.sw.siemens.com/ko-KR 링크드인 | www.linkedin.com/in/jonghaklee-odumokgol   팀을 하나로 묶는 지능형 협업 설루션 <그림 1>은 심센터 HEEDS(히즈) 커넥트가 어떻게 글로벌 팀의 협업을 지원하고, 설계 탐색 과정의 효율성을 극대화하는지 설명하고 있다. HEEDS 커넥트는 전 세계 여러 지역에 흩어져 있는 팀원이 프로젝트에 연결될 수 있도록 지원한다. 이는 지리적 장벽을 넘어선 원활한 소통과 협업을 가능하게 한다.   그림 1   HEEDS 커넥트는 다양한 수준의 공유 기능을 제공한다. <그림 2~3>을 보면 개별 스터디 결과뿐만 아니라 대시보드 형태의 요약 정보까지 폭넓게 공유할 수 있다. 또한 협업을 지원하는 알림 시스템을 갖추고 있어, 중요한 변경 사항이나 업데이트에 대해 팀원이 실시간으로 인지하고 대응할 수 있다. 특히, 조직 외부의 이해관계자와도 정보를 공유할 수 있는 기능을 제공하여, 공급업체나 고객 등 외부 파트너와의 소통을 강화한다.   그림 2   그림 3   HEEDS 커넥트의 핵심 강점 중 하나는 세분화된 액세스 제어 기능이다. 소유자(owner)는 시스템 관리자로서 다른 사용자에게 다양한 액세스 수준을 부여할 수 있다. 이는 프로젝트의 보안과 관리 효율성을 높이 데 기여한다. 전체 권한(full control)을 가진 사용자는 연구에 대한 모든 권한과 위임 권한을 가진다. 권한이 부여된 경우 소유자를 대신하여 연구를 시작할 수도 있다. 검사(inspect) 권한은 결과를 분석하기 위한 보기 전용 모드로 제한된 액세스를 제공한다. 이 권한을 가진 사용자는 공유된 연구의 진행 상황을 모니터링할 수 있다. 정보 제공(informed) 권한은 외부 이해관계자가 변경 사항에 대한 정보를 지속적으로 제공받을 수 있도록 한다. 이들은 공유된 연구 진행 상황을 모니터링하고, 알림 시스템을 통해 피드백을 제공할 수 있다.   효율적인 워크플로 배포 및 실행 <그림 4>는 심센터 HEEDS 워크플로가 HEEDS 커넥트를 통해 어떻게 배포되고 실행되는지 그 과정을 설명하고 있다.   그림 4   워크플로 설정 및 제출(로컬/데스크톱 환경) 먼저, 사용자는 심센터 HEEDS MDO 또는 HEEDS 워크플로 매니저(HEEDS Workflow Manager) 환경에서 최적화 워크플로를 설정하고 완성한다. 이 단계에서 사용자는 필요한 시뮬레이션 도구를 연동하고, 설계 변수 및 목표를 정의하며, 최적화 전략을 구성한다. 워크플로가 준비되면 사용자는 HEEDS 내에서 HEEDS 커넥트 서버에 연결한다. 이 연결을 통해 로컬 데스크톱 환경에서 설정된 워크플로를 중앙 서버로 보낼 준비를 마친다. 마지막으로, 현재 설정된 워크플로를 HEEDS 커넥트 서버로 제출한다.   워크플로 배포 및 실행(로컬/리모트 환경) 워크플로가 HEEDS 커넥트 서버로 제출되면 서버는 이 워크플로를 ‘배포(deploy)’할 준비를 한다. HEEDS 커넥트 서버는 워크플로 실행을 위한 중앙 허브 역할을 수행하며, 데스크톱, 클라우드 기반 리소스 등 다양한 컴퓨팅 환경에 분산된 ‘HEEDS 커넥트 에이전트(HEEDS Connect Agent)’에게 워크플로 정보를 배포한다. 이들 에이전트는 실제 시뮬레이션 및 최적화 작업을 병렬 실행하며, 이는 방대한 계산 자원을 효율적으로 활용하여 최적화 시간을 단축시킨다. 결론적으로, HEEDS 커넥트는 사용자가 복잡한 워크플로를 손쉽게 설정하고, 이를 강력한 분산 컴퓨팅 환경에서 효율적으로 실행할 수 있도록 지원한다. 이는 설계 탐색 및 최적화 과정의 생산성을 극대화하고, 엔지니어가 더 많은 설계 대안을 탐색하며 혁신적인 설루션을 더 빠르게 찾아낼 수 있도록 돕는 핵심 기능이다.     ■ 기사의 상세 내용은 PDF로 제공됩니다.

시점 – 사물이나 현상을 바라보는 눈 (12)   지난 호에서는 ‘무엇을 볼 것인가?’, ‘무엇을 믿을 것인가?’, ‘가설, 모델, 이론의 설득력의 시대성’의 이야기의 두 번째 이야기로 ‘무엇을 믿을 것인가’에 관해서 다양한 주제를 바탕으로 생각해 보았다. 모든 것에는 다양한 관점이 존재하지만 가장 익숙하고 편안하게 느껴지는 것이 받아들이기 쉬운 것임을 알 수 있다. 믿고 싶은 것만 믿기보다는 실체를 제대로 파악하기 위한 시도가 필요해 보인다. 일상생활에서도 친숙함의 오류에 빠지기 쉽다. 이번 호에서는 생각보다 과학적이지 않은 과학, 과학적 이론과 법칙의 차이, 시작은 관찰부터, 유사성 관찰, 천동설과 지동설에 관해서 소개하고 ‘가설, 모델, 이론의 설득력의 시대성’에 관해서 함께 생각하면서 연재를 마무리하고자 한다.   ■ 연재순서 제1회 호기심 제2회 암중모색 제3회 관찰의 시점과 관점 제4회 정적 이미지와 동적 이미지 제5회 변화와 흐름의 관찰 제6회 개별 관찰 제7회 집단 관찰 제8회 확률과 통계 제9회 작용, 반작용, 상호작용 제10회 무엇을 볼 것인가? 제11회 무엇을 믿을 것인가? 제12회 가설, 모델, 이론의 설득력의 시대성   ■ 유우식 웨이퍼마스터스의 사장 겸 CTO이다. 동국대학교 전자공학과, 일본교토대학 대학원과 미국 브라운대학교를 거쳐 미국 내 다수의 반도체 재료 및 생산 설비 분야 기업에서 반도체를 포함한 전자재료, 공정, 물성, 소재 분석, 이미지 해석 및 프로그램 개발과 관련한 연구를 진행하고 있다. 경북대학교 인문학술원 객원연구원, 국민대학교 산림과학연구소 상임연구위원, 문화유산회복재단 학술위원, 국제문화재전략센터 전문위원이다. 홈페이지 | www.wafermasters.com   그림 1. 원자 모델의 시대에 따른 변화   생각보다 과학적이지 않은 과학 과학이라는 단어를 사전에서 찾아보면 ‘보편적인 진리나 법칙의 발견을 목적으로 한 체계적인 지식. 넓은 뜻으로는 학(學)을 이르고, 좁은 뜻으로는 자연 과학을 이른다’라고 설명하고 있다. 또한, 이러한 설명도 있다. 과학은 사물의 구조, 성질, 법칙 등을 관찰 가능한 방법으로 얻어진 체계적이고 이론적인 지식의 체계를 말한다. 좁게는 인류가 경험주의와 방법론적 자연주의에 근거하여 실험을 통해 얻어낸 자연계에 대한 자식을 의미한다. 과학자들은 자연계에서 관찰되는 현상을 과학적 방법에 따라 자연적인 (초자연적이지 않은) 이론으로 설명하려고 한다. 그렇다면 과학적인 방법이란 무엇일까? 연역과 귀납의 논리학을 바탕으로 관찰이론–실험–재현을 바탕으로 한 과학, 즉 자연과학에서 체계적이고 객관적인 방법으로 검증할 수 있는 질문에 관해 연구하는 방법이라고 소개되어 있다. 결국은 과학을 연구하는 사람들이 주장하는 내용을 이해하고 인정해야 한다는 이야기이다. 진실은 다수결로 결정되는 것은 아닐 텐데, 과연 이런 방법이 과학적인 방법이라고 단언할 수 있을까? 약간 고개가 갸우뚱해지는 설명이지만 심정적으로는 충분히 이해되는 말이다. <그림 1>에 원자 모델의 시대적 변화를 시간순으로 정리해 보았다. 우선 원자 모델이 출현하려면 ‘원자’라는 개념이 먼저 만들어져야 한다. 원자는 일상적인 물질을 이루는 가장 작은 단위이다. 일상적인 물질들은 원소로 구성되어 있으며, 화학 반응을 통해 더 쪼갤 수 없는 단위와 같은 의미로 사용된다. 모든 물질의 네 가지 상태인 고체(solid), 액체(liquid), 기체(gas), 플라스마(plasma)가 모두 원자로 이루어져 있다. ‘atom’이라는 단어는 언어적으로 고대 그리스어에 뿌리를 두고 있고, 그 추상적 개념은 이미 기원 전 5세기에 고대 그리스 철학자 데모크리토스가 사용한 것이다. 1803년 존 돌턴이 제안한 단단한 공의 모양을 한 원자 모델부터 이제까지 수많은 원자 모델이 제안되어 왔다. 현재는 1913년에 닐스 보어가 제안한 우주를 닮은 모델과 약 100년 전인 1926년에 에르빈 슈뢰딩거가 제안한 양자 모델이 주로 사용되고 있다. 많은 원자 모델이 실험 결과를 설명하는데 한계가 오면 실험 결과를 설명하기 위하여 새로운 모델이 제안되어 검증받는 방식으로 변화하여 오늘에 이르고 있다. 오늘의 상식이 언제까지 유효할지는 알 수 없다. 원자의 모습과 성질은 그대로인데 우리의 생각과 이해의 정도가 달라졌을 뿐이다.   과학적 이론과 법칙의 차이 과학 분야에서 이론, 법칙, 모델, 가설이라는 용어가 자주 등장한다. 어렴풋하게 의미는 알 것 같은데 명확하게 구분하는 것은 쉽지 않다. 사람마다 어떤 개념에 관한 생각과 동의 여부가 크게 다르기 때문이다.   그림 2. 과학적 이론과 법칙의 차이는?   <그림 2>에 과학적 이론과 법칙의 차이를 비교적 이해하기 쉽게 정리해 놓은 것이 있어서 소개한다. 이론은 어떤 현상이 어떻게, 왜 일어났는지를 설명하고 법칙은 현상이 무엇인지를 수식으로 설명하고 있다. 이론과 법칙 모두 같은 현상을 설명하고 있지만 이론은 많은 설명 가운데 하나이고, 법칙은 핵심을 정리한 것으로 많은 사람들의 증명을 통해서 동의를 얻은 것이라고 할 수 있다. 처음에는 현상의 관찰이나 단순한 발상에서 시작해서 어느 정도 경향성을 파악하는 단계에 다다르면 가설을 세우고 실험을 통해서 그 가설의 유효성을 검증하게 된다. 실험 결과에 대한 해석이 명확하고 현상의 본질을 간결하게 설명할 수 있다면 법칙으로 발전한다. 실험 결과에 대한 해석을 위하여 여러 가지 이론(모델)을 만들어 실험 결과가 잘 설명될 수 있도록 이론(모델)을 수정해가는 과정을 거쳐 완성도를 높여가게 된다.(그림 3)   그림 3. 과학적 개념의 점진적 변화를 통한 이론(모델)과 법칙의 형성 과정   시작은 관찰부터 우리가 알고 있는 모든 이론과 법칙은 현상의 관찰로부터 시작되었다고 해도 과언이 아니다. 때로는 단순한 논리적 사고로부터 시작된 것도 있지만, 결국은 실험을 통해서 검증되어야만 이론이나 법칙으로 인정받을 수 있기 때문이다. <그림 4>에 포유류 동물의 지역적 분포를 관찰하여 정리한 것을 예로 들었다. 지역별로 특징적인 동물들이 상당히 눈에 띈다. 인위적으로 동물을 이동시킨 것이 아니므로 오랜 시간에 걸쳐 자연스럽게 발생한 현상으로 보아야 할 것이다. 이렇게 관찰된 현상으로부터 왜 이런 특징이 생길 수밖에 없었는가를 추론하여 가설을 세우고, 타당성을 증명할 수 있는 추가적 실험이나 관찰을 통해서 가설을 입증해 가는 노력을 하였다. 호주 대륙처럼 다른 대륙과 멀리 떨어져 있는 경우라면, 오랜 기간 고립된 환경에서 환경에 맞는 독자적인 생태계가 형성된 것으로 추정하는 것이 논리적이다. 실제로 호주 대륙에는 다른 대륙에서는 볼 수 없는 캥거루, 태즈메이니아데빌, 코알라, 키위새 등이 서식하고 있다.   그림 4. 포유류 동물의 지역적 분포     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

최적화 문제를 통찰하기 위한 심센터 히즈 (10)   지난 호까지 제품 설계 과정에서 발생하는 다양한 문제에 대해서 최적화 방법론을 적용하고 올바른 결과를 도출하는 과정에서 심센터 히즈(Simcenter HEEDS)의 활용 방법을 살펴보았다. 이번 호에서는 연재의 마지막으로, 미래 제조 산업의 핵심 동력이 될 AI 기반 운영 최적화에 대해 소개한다. AI 기반 ROM(Reduced Order Model, 차수 축소 모델)을 활용한 인프라 분야의 다양한 적용 방법과 최신 기술이 산업 현장에 어떻게 적용되고 있는지, 그리고 실제 비즈니스에서 어떠한 효율과 가치 창출이 이루어지고 있는지 살펴 본다.   ■ 연재순서 제1회 AI 학습 데이터 생성을 위한 어댑티브 샘플링과 SHERPA의 활용 제2회 근사모델 기반의 최적화 vs. 직접 검색 기반의 최적화 제3회 수집 또는 측정된 외부 데이터의 시각화 및 데이터 분석 제4회 산포특성을 가지는 매개변수의 상관성 및 신뢰성 분석 제5회 실험 측정과 해석 결과 간의 오차 감소를 위한 캘리브레이션 분석 제6회 프로세스 자동화 Ⅰ – 구조 설계 최적화 제7회 프로세스 자동화 Ⅱ – 모터 설계 최적화 제8회 프로세스 자동화 Ⅲ – 유로 형상 설계 최적화 제9회 프로세스 자동화 Ⅳ – 다물리 시스템 최적화제 10회 프로세스 자동화 Ⅴ – 제조 공정 효율성 최적화   ■ 이종학 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어에서 심센터 히즈를 비롯하여 통합 설루션을 활용한 프로세스 자동화와 데이터 분석, 최적화에 대한 설루션을 담당하고 있다. 근사최적화 기법 연구를 전공하고 다양한 산업군에서 15년간 유한요소해석과 최적화 분야의 기술지원과 컨설팅을 수행하였다. 홈페이지 | www.sw.siemens.com/ko-KR   산업적 과제와 인공지능/자동화의 필요성 현재 산업 현장이 직면한 핵심 과제들을 ‘복잡성 증가’라는 관점에서 함께 살펴 보겠다.   그림 1   현대의 제조 공정은 수많은 제어 변수가 존재하고 실시간으로 변화한다. 설비의 미세한 이상 징후, 공정 파라미터의 예상치 못한 변동, 재료 특성의 미묘한 차이 등은 생산 환경에 즉각적인 영향을 미칠 수 있다. 이러한 실시간 상황 변화에 대한 늦은 예측과 대응은 불량률 증가, 생산성 저하, 그리고 예상치 못한 가동 중단으로 이어질 수 있다. 비용 및 효율의 관점에서 보면, 글로벌 경쟁 심화 속에서 비용 절감과 생산 효율 극대화는 모든 제조업체의 최우선 과제이다. 공정 최적화는 불량률 감소, 자원 낭비 최소화로 수익성을 개선하지만, 복잡한 공정에서 최적 조건을 찾는 데는 많은 시간과 시행착오가 따른다. 전통 방식이 가지는 한계는 기존의 시뮬레이션이나 수동 제어 방식이 오늘날의 복잡한 요구사항을 충족시키기 어렵다는 점이다. 방대한 계산 시간과 인적 오류 가능성, 그리고 신속한 대응의 한계는 명확하다. 이제 우리는 이러한 전통 방식의 한계를 넘어설, 빠르고 효율적인 새로운 접근 방식이 필요하다.   그림 2    <그림 2>는 복잡한 현대 산업 플랜트의 모습을 보여준다. 이 거대한 시설 안에서는 수많은 개별 공정이 유기적으로 연결되어 작동한다. 제품 생산의 시작부터 끝까지 모든 과정을 정확히 이해하고 제어하는 것이 생산 효율과 품질을 결정하는 핵심이다. 우리는 가상 모델을 통해 혼합기의 내부 유동 특성을 시각적으로 확인하고, (균일한 혼합이 이루어지는 데 걸리는 시간인 ‘Blend Time’과 혼합에 필요한 에너지인 ‘Power Number’같은) 핵심 성능 지표를 정확하게 계산할 수 있다. 이러 분석은 실제 설비에서 센서를 설치하거나 복잡한 실험을 수행하는 것보다 훨씬 빠르고 비용 효율적으로 그리고 더 안전하게 최적의 설계 및 운영 조건을 찾아낼 수 있게 해준다.   즉각적인 예측과 통찰력 실제 설비를 보면 우리가 직면한 일반적인 문제 상황이 있다. <그림 3>의 믹싱 탱크를 예로 들면, 내부의 유동 특성을 파악해야 하지만 새로운 센서를 설치하기 어렵거나 불가능한 경우이다. 탱크 내부에 센서를 설치하는 것은 비용이 많이 들고, 공정을 중단해야 하며, 위생 문제나 유지보수 문제 등 여러 제약이 따른다. 하지만 혼합 효율이나 반응 속도에 결정적인 영향을 미치는 내부 유동 특성을 모른다면 최적의 공정 운영은 불가능하다. 다행히도 유량, 유입 분율 등 주변의 ‘기존 물리 센서’를 통해 측정 가능한 정보는 있다. 하지만, 문제는 이 정보만으로는 우리가 정말 알고 싶은 내부의 ‘숨겨진 값’을 알 수 없다는 것이다. 이러한 도전을 해결하기 위한 설루션은 두 가지 핵심 단계로 이루어진다. 첫째, 믹싱 탱크와 그 주변 환경을 정확하게 나타내는 시뮬레이션 모델을 만든다. 이 모델은 탱크 내부의 복잡한 유동 현상을 물리 기반으로 정밀하게 재현할 수 있다. 둘째, 이 시뮬레이션 모델을 기반으로 예측 모델(predictive model)을 구축한다. <그림 3>에서 중앙의 믹싱 탱크 위에 인공신경망(neural network) 그림이 바로 이 예측 모델을 상징한다. 이 예측 모델은 기존 물리 센서 값(예 : 유량, 온도)을 입력받아, 우리가 직접 측정할 수 없는 내부 유동 특성(예 : 특정 지점의 농도, 전단율)을 실시간으로 계산하고 예측한다. 즉, 기존 데이터와 시뮬레이션 지식을 학습하여 ‘미지의 값’을 추론하는 것이다. 이러한 접근 방식의 가장 큰 ‘이점(benefit)’은 명확하다. ‘실시간 시뮬레이션 값이 물리 센서의 측정값을 대체할 수 있다’는 것이다. 이는 새로운 센서 설치에 드는 막대한 비용과 시간을 절약할 뿐만 아니라, 물리적으로 접근하기 어렵거나 위험한 공정 내부의 핵심 정보를 실시간으로 얻을 수 있게 해준다. 이것은 마치 탱크 안에 수많은 가상 센서를 설치한 것과 같다.   그림 3   <그림 3>의 오른쪽 위·아래 그림을 보면, 이 예측 모델이 어떻게 실제 산업 현장에서 ‘가상 센서’로 작동하며 PLC 시스템과 연동되는지 보여준다. 오른쪽 위의 그림은 예측 모델이 PLC(프로그래머블 로직 컨트롤러)와 통신하며 실시간으로 데이터를 주고받는 모습을 보여준다. 예측 모델이 계산한 내부 유동 값은 PLC로 전달되어 공정 제어에 활용될 수 있다. 그래프는 ‘계산된(calculated) 압력’과 ‘예측된(estimated) 압력’이 거의 일치함을 보여주며, 가상 센서의 정확도를 입증한다. 오른쪽 아래의 HMI(휴먼 머신 인터페이스) 화면은 이러한 예측된 값이 작업자에게 직관적으로 시각화되어 제공됨으로써, 실시간으로 공정 상태를 파악하고 최적의 의사결정을 내릴 수 있도록 돕는다는 것을 나타낸다. 결론적으로, 가상 모델은 단순한 시뮬레이션을 넘어 실제 공정의 ‘가상 센서’로 기능하며, 기존 센서의 한계를 극복하고 PLC 기반의 자동화 시스템과 완벽하게 통합되어 실시간으로 공정을 최적화할 수 있는 강력한 도구임을 보여준다.   ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.